【使用说明】
# 导入所需模块
import getdata,myfunc
from baseset import *
from getdata import getdata
from myfunc import xgfx,pplot
# 获取数据
fpath ='./data/w_datadic_auag.xlsx'
df = getdata(fpath,freq='day')
df_sd =getdata(fpath,freq='year')
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='Wind商品指数'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='Wind商品指数'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='布油'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='布油'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='美元指数'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='美元指数'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='美元兑人民币(中间价)'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='美元兑人民币(中间价)'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='5年美通胀指数国债(TIPS)'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='5年美通胀指数国债(TIPS)'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='比特币兑美元'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='比特币兑美元'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='道琼斯工业指数'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='道琼斯工业指数'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='沪深300'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='沪深300'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='伦敦现货黄金'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='伦敦现货白银'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='Wind沪银指数'
xgfx(df,label1,label2)
# ---金银比---
z1 = df[label1]*1000/df[label2]
pplot(z1,title='沪金*1000/沪银')
# 相关性分析
label1='伦敦现货黄金'
label2='伦敦现货白银'
xgfx(df,label1,label2)
# ---金银比---
z1 = df[label1]/df[label2]
pplot(z1,title='伦金/伦银')
# 数据准备
label1='沪金6月'
label2='沪金12月'
df1 = df[label2] - df[label1]
pplot(df1,title='沪金12月-6月')
# 数据准备
label1='沪银6月'
label2='沪银12月'
df1 = df[label2] - df[label1]
pplot(df1,title='沪银12月-6月')
# 相关性分析
label1='伦敦现货黄金'
label2='标普500波动率指数(VIX)'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='标普500波动率指数(VIX)'
xgfx(df,label1,label2)
【中东】: 【东亚(韩朝中日)】: 【美国】: 【欧洲】:
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df_sd.fillna('')
label1 = '制造业:工业应用'
label2 = '全球白银需求量'
df1 = df_sd[label1]
df2 = df_sd[label2]
df0 = round(df1/df2,2)
pplot(df0,type='bar',dy=False)
# 相关性分析
label1='Wind沪金指数'
label2='SPDR黄金持仓'
xgfx(df,label1,label2)
# 相关性分析
label1='Wind沪银指数'
label2='SLV白银持仓'
xgfx(df,label1,label2)